2012全国计算机二级公共基础(详细).pdf

在信息技术飞速发展的今天，掌握计算机科学的核心——数据结构与算法的基础知识，对于从事计算机相关工作的专业人士来说，无疑是非常重要的。《全国计算机二级公共基础》作为一门权威课程，它在普及和深化这一基础知识方面发挥了不可替代的作用。本章内容围绕算法这一核心概念，详细解读了算法的基本特征、构成要素、设计方法、评价标准以及复杂度分析等多个方面，为读者建立了一个系统而全面的知识框架。 我们明确了算法的定义和重要性。算法不仅仅是解决问题的操作步骤，它还具有可行性、确定性、有穷性和情报的充分性。其中，可行性保证了算法能够在有限步骤内完成；确定性意味着算法的每一步骤都是清晰且无歧义的；有穷性要求算法在执行过程中步骤数量有限；情报的充分性则是指算法在执行过程中需要拥有足够的信息。这些基本特征是设计一个有效算法的基础。 在算法的构成要素方面，我们探讨了数据对象的运算和操作，以及算法的控制结构。数据对象的运算通常包括赋值、输入、输出、算术运算、关系运算和逻辑运算等。而控制结构则为算法的执行顺序提供了框架，常见的控制结构有顺序、选择和循环。顺序结构确保了操作按照既定的顺序执行；选择结构则允许算法根据条件判断执行不同的操作分支；循环结构使算法能够重复执行特定的操作序列。 为了更直观地描述算法，我们介绍了几种常用的描述工具，包括流程图、N-S图和算法描述语言等。这些工具各有特点，能够帮助开发者从不同角度理解算法的逻辑结构。流程图以其直观性和易懂性在算法设计中得到了广泛应用；N-S图注重程序的结构化描述；算法描述语言则提供了准确表达算法逻辑的方式。 在算法设计方法方面，列举法、归纳法、递推法、递归法、减半递推技术和回溯法等，都是实现有效算法的途径。设计一个好的算法，不仅需要关注其正确性，还应具有可读性、健壮性和效率。正确性是算法能够正确执行的保证，它包括四个层次，其中最高的层次是能够对所有合法输入产生正确的结果。可读性影响到算法代码的维护和理解。健壮性则确保算法面对非法输入时能作出适当的反应。效率是算法执行的速度和资源消耗，其中时间复杂度和空间复杂度是最主要的评估指标。 时间复杂度描述了算法执行所需的基本运算次数与问题规模之间的关系，它通常涉及到算法的最好情况、最坏情况和平均情况。空间复杂度则关注算法执行所需的内存空间，它考虑算法程序、输入数据和额外空间的影响。一个高效的算法往往是时间和空间复杂度都较低的算法。原地工作的算法，其额外空间与问题规模无关，这是算法优化的一个重要方向。 本章内容全面而深入地介绍了算法的基础理论。从算法的概念出发，到设计方法、评价标准，再到复杂度分析，这些知识不仅对于准备参加全国计算机二级公共基础考试的考生至关重要，同样也为计算机科学的深入学习奠定了坚实的基础。掌握这些知识，可以帮助我们在面对复杂多变的计算机问题时，设计出更加合理、高效、可靠的解决方案。